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ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-03202007-155836


Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica
Autore
Deha, Nedjma
URN
etd-03202007-155836
Titolo
FastType: Predizione di Parola basata su Modelli Statistici in un Ambiente di Scrittura Assistita
Dipartimento
SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI
Corso di studi
INFORMATICA
Relatori
Relatore Aliprandi, Carlo
Relatore Prof. Mancarella, Paolo
Parole chiave
  • NLP
  • predizione parola
  • word prediction
Data inizio appello
05/04/2007
Consultabilità
Completa
Riassunto
In questa tesi è stato esteso un predittore di parola attraverso l'uso di diversi modelli statistici del linguaggio. A tale scopo sono state create e sperimentate opportune risorse linguistiche.

L'obiettivo principale di questo lavoro di tesi è quello di sviluppare un sistema di supporto per velocizzare l'attività di scrittura al computer e minimizzare il numero di digitazioni.

Il modello proposto in questo lavoro di tesi combina due meccanismi di predizione, uno puramente sintattico e l'altro statistico, ognuno
basato su determinate risorse linguistiche. I risultati ottenuti dimostrano che con un modello di predizione che combina due sorgenti d'informazione sintattica e statistica si ottengono dei risultati migliori in fatto di predizione rispetto a quelli ottenuti da un
modello che usa un'unica sorgente d'informazione. In particolare abbiamo ottenuto uno strumento che in media permette di risparmiare 48% dei caratteri.


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